人体下肢姿态及运动状态预测
发布时间：2021-03-11 11:36
外骨骼机器人是延伸、增强人体运动能力的一种重要手段,但是外骨骼机器人的平衡性以及与人本体之间的人机交互,尤其是如何实现外骨骼与人体自身运动的协调是外骨骼运动规划与控制要解决的关键问题之一。本研究针对基于人机接口的下肢外骨骼平衡与运动控制设计问题,开展了人体下肢姿态及运动状态预测方法的研究。本文的研究内容主要包括:第一、基于站立时足底压力中心的波动变化,通过设计斜面、睁闭眼、时间三个实验变量因素,统计分析人体在静态站立下的平衡控制策略,揭示了足底压力中心在各变量因素变化下的部分规律,并对实验结果进行了单因素方差分析,验证其是否存在显著差异性。第二、基于下肢肌肉群表面肌电信号,通过支持向量机对肌电-运动的映射关系进行训练,对下肢运动步态分类以及下肢髋、膝和踝三个关节矢状面内的连续运动预测。由十位健康受试者的运动预测和统计分析可得出,适速行走下步态二分类的平均分类准确率最高,且适速行走下膝关节在不同运动模式下的连续运动精度最高。实验结果表明,基于肌电信号进行下肢运动步态分类和多关节连续运动预测是可行的。第三、为了验证下肢关节连续运动估计的工程实用价值,让受试者在跑步机上适速行走进行在线预测实...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
哈佛大学外骨骼在恢复站立及运动功能的研究中，下肢外骨骼以及人体假肢是当前比较热门的
肢肢体残疾人，也可以应用于军人及一些户外探险的正常人身体上（如图 1-1），达到增强运动能力，负重减能，提升支撑强度，达到适应野外高负荷行动的目的[3]。而要想对下肢外骨骼以及人体假肢进行深入研究必须先对人体的站立及运动有一个很清晰的认知[4]，只有对人体的下肢有一个很好的认知，我们才能使其结构设计和控制系统设计更加拟人化，与人体更加完美的结合。目前对人体站立及运动的研究很多都是对人体站立平衡的研究[5]以及对人体的运动意图的解码[6]。其中对于人体站立平衡研究多是基于人体压力中心（Center ofpressure，COP）或者人体重心（Center of mass，COM）的分析统计；而相对于人体站立平衡的研究，对于人体运动意图的解码就要复杂很多，一般人体的运动意图包含了人体在运动过程中的运动模式、关节角度、角速度、角加速度、刚度、空间位置、运动方向等，而对这些运动意图可以通过脑电（Electroencephalogram，EEG）、肌电（Electromyography，EMG）、眼球焦点、力传感器、角度传感器/Vicon 等形式直接或间接获得[7]。因此，人体下肢站立及运动的研究框架中的一部分可以归纳为如图 1-2 所示。
对于 COP 在不同的视觉信息下，所产生的 COP 位置关系并没有很多的研究。人体静平衡是由本体感觉、前庭系统以及视觉辅助三大感觉器官调控实现[20]，睁闭眼只是改变视觉辅助条件，还有很多改变本体感觉条件来研究人体静止站立平衡，其中重要的一项是斜面站立。研究表明在 10°到 15°的斜面上，COP 的波动是最不稳定的，文献[21]分别在向上站立，向下站立，侧向站立三种站立方式下进行试验，主要从频谱的角度去分析了 14°斜面条件下平衡姿态的控制。文献[22]研究了疲劳对斜面站立的影响，如图 1-3 所示设计了 0°、18°、26°三种角度下，向上、向下、侧向三种不同站立方式的实验，分析结果发现疲劳对斜面站立有一定的影响，而且斜面度数越高，COP 越不稳定，此外，该文章提出把平面测量的 COP 转化到斜面上运算的新思路。文献[23]研究了 0°、10°、20°三种角度下短暂姿态稳定的控制方式，并且提到了密度函数处理，研究表明在 20°斜面和 0°、10°两种角度斜面的调整结果不一致。对于用斜面角度变化来改变人体本体感觉的研究，不同的侧重点所得到的结论也不大相同，斜面站立对 COP 的位置关系的影响，仍然需要研究人员进一步探究。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述[J]. 丁其川,熊安斌,赵新刚,韩建达. 自动化学报. 2016(01)
[2]基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究[J]. 陈贵亮,周晓晨,李晨,刘更谦. 机械设计与制造. 2015(01)
[3]下肢康复机器人及其交互控制方法[J]. 胡进,侯增广,陈翼雄,张峰,王卫群. 自动化学报. 2014(11)
[4]基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法[J]. 佟丽娜,侯增广,彭亮,王卫群,陈翼雄,谭民. 自动化学报. 2014(05)
[5]高斯过程回归方法综述[J]. 何志昆,刘光斌,赵曦晶,王明昊. 控制与决策. 2013(08)
[6]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[7]肌电信号特征提取方法综述[J]. 加玉涛,罗志增. 电子器件. 2007(01)
[8]论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J]. 苏高利,邓芳萍. 科技通报. 2003(02)
[9]支持向量机[J]. 张浩然,韩正之,李昌刚. 计算机科学. 2002(12)
[10]步态分析及其临床应用[J]. 戴尅戎. 上海第二医科大学学报. 1987(S1)
博士论文
[1]基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床实验研究[D]. 范渊杰.上海交通大学 2014
[2]肢残者作业能力数字化评价方法及应用研究[D]. 付艳.华中科技大学 2011
[3]基于肌电信号的人体下肢运动信息获取技术研究[D]. 吴剑锋.浙江大学 2008
[4]基于三维模型的关节式物体姿态估计与跟踪方法研究[D]. 崔锦实.清华大学 2004
硕士论文
[1]基于姿态传感器的人体步态预测算法设计与实现[D]. 周攀.西南交通大学 2016
[2]基于姿态与压力信息的步态识别方法[D]. 周洁.西南交通大学 2016
[3]下肢运动模式识别及运动姿态预测算法研究[D]. 孙鼐华.长安大学 2015
[4]基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法[D]. 王佳佳.杭州电子科技大学 2015
[5]下肢康复机器人感知系统设计与研究[D]. 王茂永.电子科技大学 2014
[6]下肢运动状态识别及预测算法研究[D]. 申森.河北工业大学 2014
[7]基于sEMG识别的下肢体外骨骼自适应控制系统研究[D]. 曾宝祥.东北大学 2013
[8]表面肌电信号在下肢康复训练中的应用研究[D]. 李成龙.武汉理工大学 2013
[9]健身气功·五禽戏平衡动作对下肢稳定性的运动解剖学与肌电分析[D]. 谢萌.上海体育学院 2011
[10]人体平衡能力检测方法研究及系统实现[D]. 刘琨.河北大学 2011
本文编号：3076390
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
哈佛大学外骨骼在恢复站立及运动功能的研究中，下肢外骨骼以及人体假肢是当前比较热门的
肢肢体残疾人，也可以应用于军人及一些户外探险的正常人身体上（如图 1-1），达到增强运动能力，负重减能，提升支撑强度，达到适应野外高负荷行动的目的[3]。而要想对下肢外骨骼以及人体假肢进行深入研究必须先对人体的站立及运动有一个很清晰的认知[4]，只有对人体的下肢有一个很好的认知，我们才能使其结构设计和控制系统设计更加拟人化，与人体更加完美的结合。目前对人体站立及运动的研究很多都是对人体站立平衡的研究[5]以及对人体的运动意图的解码[6]。其中对于人体站立平衡研究多是基于人体压力中心（Center ofpressure，COP）或者人体重心（Center of mass，COM）的分析统计；而相对于人体站立平衡的研究，对于人体运动意图的解码就要复杂很多，一般人体的运动意图包含了人体在运动过程中的运动模式、关节角度、角速度、角加速度、刚度、空间位置、运动方向等，而对这些运动意图可以通过脑电（Electroencephalogram，EEG）、肌电（Electromyography，EMG）、眼球焦点、力传感器、角度传感器/Vicon 等形式直接或间接获得[7]。因此，人体下肢站立及运动的研究框架中的一部分可以归纳为如图 1-2 所示。
对于 COP 在不同的视觉信息下，所产生的 COP 位置关系并没有很多的研究。人体静平衡是由本体感觉、前庭系统以及视觉辅助三大感觉器官调控实现[20]，睁闭眼只是改变视觉辅助条件，还有很多改变本体感觉条件来研究人体静止站立平衡，其中重要的一项是斜面站立。研究表明在 10°到 15°的斜面上，COP 的波动是最不稳定的，文献[21]分别在向上站立，向下站立，侧向站立三种站立方式下进行试验，主要从频谱的角度去分析了 14°斜面条件下平衡姿态的控制。文献[22]研究了疲劳对斜面站立的影响，如图 1-3 所示设计了 0°、18°、26°三种角度下，向上、向下、侧向三种不同站立方式的实验，分析结果发现疲劳对斜面站立有一定的影响，而且斜面度数越高，COP 越不稳定，此外，该文章提出把平面测量的 COP 转化到斜面上运算的新思路。文献[23]研究了 0°、10°、20°三种角度下短暂姿态稳定的控制方式，并且提到了密度函数处理，研究表明在 20°斜面和 0°、10°两种角度斜面的调整结果不一致。对于用斜面角度变化来改变人体本体感觉的研究，不同的侧重点所得到的结论也不大相同，斜面站立对 COP 的位置关系的影响，仍然需要研究人员进一步探究。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述[J]. 丁其川,熊安斌,赵新刚,韩建达. 自动化学报. 2016(01)
[2]基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究[J]. 陈贵亮,周晓晨,李晨,刘更谦. 机械设计与制造. 2015(01)
[3]下肢康复机器人及其交互控制方法[J]. 胡进,侯增广,陈翼雄,张峰,王卫群. 自动化学报. 2014(11)
[4]基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法[J]. 佟丽娜,侯增广,彭亮,王卫群,陈翼雄,谭民. 自动化学报. 2014(05)
[5]高斯过程回归方法综述[J]. 何志昆,刘光斌,赵曦晶,王明昊. 控制与决策. 2013(08)
[6]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[7]肌电信号特征提取方法综述[J]. 加玉涛,罗志增. 电子器件. 2007(01)
[8]论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J]. 苏高利,邓芳萍. 科技通报. 2003(02)
[9]支持向量机[J]. 张浩然,韩正之,李昌刚. 计算机科学. 2002(12)
[10]步态分析及其临床应用[J]. 戴尅戎. 上海第二医科大学学报. 1987(S1)
博士论文
[1]基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床实验研究[D]. 范渊杰.上海交通大学 2014
[2]肢残者作业能力数字化评价方法及应用研究[D]. 付艳.华中科技大学 2011
[3]基于肌电信号的人体下肢运动信息获取技术研究[D]. 吴剑锋.浙江大学 2008
[4]基于三维模型的关节式物体姿态估计与跟踪方法研究[D]. 崔锦实.清华大学 2004
硕士论文
[1]基于姿态传感器的人体步态预测算法设计与实现[D]. 周攀.西南交通大学 2016
[2]基于姿态与压力信息的步态识别方法[D]. 周洁.西南交通大学 2016
[3]下肢运动模式识别及运动姿态预测算法研究[D]. 孙鼐华.长安大学 2015
[4]基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法[D]. 王佳佳.杭州电子科技大学 2015
[5]下肢康复机器人感知系统设计与研究[D]. 王茂永.电子科技大学 2014
[6]下肢运动状态识别及预测算法研究[D]. 申森.河北工业大学 2014
[7]基于sEMG识别的下肢体外骨骼自适应控制系统研究[D]. 曾宝祥.东北大学 2013
[8]表面肌电信号在下肢康复训练中的应用研究[D]. 李成龙.武汉理工大学 2013
[9]健身气功·五禽戏平衡动作对下肢稳定性的运动解剖学与肌电分析[D]. 谢萌.上海体育学院 2011
[10]人体平衡能力检测方法研究及系统实现[D]. 刘琨.河北大学 2011
本文编号：3076390
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